图像分类算法的应用的研究.ppt

指纹的自动分类对于提高检出速度和识别率有重要的意义。有效地利用指纹的纹理结构和纹理方向等固有信息，可以提高指纹的分类类别。基于二值指纹图像进行分类不完全依赖中心点定位的准确性，避免了利用三角点的干扰信

为了应对大量图像的分类问题，提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题，同时结合基于CU

RVM的多类分类算法及其在钙化点形态分类中的应用，毛云峰，，关联向量机(RVM)是近年来提出的机器学习算法，它基于贝叶斯学习和核函数方法，可用于分类与回归中。本文在RVM二类分类的基础上，提�

摘 要 : 医 学图像 的 自 动 分类 对于 医院的 信 息 自动 化有重要 的意义 。本文 通过提 取 医学影 像特征 的 方法 , 利 用数 据挖 掘 中的决 策树 、 神 经 网络 , 对 图

运动参数估计和复原是多帧图像超分辨重构中最重要的两个环节，其中经典的Fourier-Mellin变换方法于频域采用对数极坐标形式和相位相关方法结合来估计运动参数。相位相关是整像素级平移参数估计方法，将

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对图像做分类，算法包括GMM，SVM，神经网络

应用于高光谱图像的ISODATA算法，参数自行设置。效果与ENVI比较后不错

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